请模拟以下代码：使用python，调用2016年1月至2023年4月的·wind数据库，然后分别计算风险预算和固定比例业绩表现，然后在一张图中画出这两条线进行对比

同样地，我作为一个语言模型，无法直接调用Wind数据库进行计算和制图。但是，我可以提供一些思路和参考代码，帮助您完成这个任务。

首先，您需要按照上一题的方式，使用WindPy库来获取您需要的数据。以下是一个示例代码，可以帮助您获取某只基金的历史净值数据：

import wdata

# 连接Wind服务
w.start()

# 获取某只基金的历史净值数据
data = w.wsd("519983.OF", "nav", "2016-01-01", "2023-04-30")

# 关闭Wind服务
w.stop()

然后，您可以使用Python中的风险预算和固定比例业绩表现模型，如PyPortfolioOpt库，来计算风险预算和固定比例业绩表现。以下是一个示例代码，可以帮助您计算风险预算和固定比例业绩表现：

import pandas as pd
import numpy as np
from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier
from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
from pypfopt.expected_returns import mean_historical_return

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data.Data, columns=data.Fields, index=data.Times)

# 计算收益率
returns = df.pct_change().dropna()

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = CovarianceShrinkage(returns).ledoit_wolf()

# 计算历史平均收益率
exp_returns = mean_historical_return(returns)

# 初始化风险预算和固定比例业绩表现模型
ef = EfficientFrontier(exp_returns, cov_matrix)

# 计算最大夏普比率组合
weights = ef.max_sharpe()

# 计算最小方差组合
weights_min_vol = ef.min_volatility()

# 计算风险预算组合
weights_risk_parity = ef.efficient_risk(target_volatility=0.10)

# 计算风险预算和固定比例业绩表现的收益率
returns_rp = (weights_risk_parity * returns).sum(axis=1)
returns_fp = (weights * returns).sum(axis=1)

# 计算收益率的累计值
cum_returns_rp = (1 + returns_rp).cumprod()
cum_returns_fp = (1 + returns_fp).cumprod()

# 绘制收益率曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(cum_returns_rp, label='Risk Parity')
plt.plot(cum_returns_fp, label='Fixed Proportion')
plt.legend()
plt.show()

这个示例代码中，我们使用了PyPortfolioOpt库中的`EfficientFrontier`、`CovarianceShrinkage`和`mean_historical_return`函数，分别计算了收益率、协方差矩阵和历史平均收益率。然后，我们使用`max_sharpe`、`min_volatility`和`efficient_risk`函数，分别计算了最大夏普比率组合、最小方差组合和风险预算组合的权重。接着，我们计算了风险预算和固定比例业绩表现的收益率，并将收益率的累计值计算出来。最后，我们使用matplotlib库绘制了收益率曲线，并将两条曲线进行了对比。

您可以根据需要修改代码，计算其他类型的投资组合和风险预算，以及制作其他类型的图表。